2018年6月26日(米国時間)付で、TPGキャピタルによるIntelからの買収が完了し、新たなスタートを切った組み込みOS大手のWind River Systems(ウインドリバー・システムズ)。独立したソフトウェア企業となった同社はどこに向かうのか。同社は7月11日、都内で説明会を開き、CSO(Chief Strategy Officer:最高戦略責任者)のギャレット・ノイズ(Gareth Noyes)氏が、同社がこれから目指すべき方向性を語った。
○変わらないウインドリバーと変化する市場

同氏は、「TPGの買収が完了したことで、我々は独立したIoTのソフトウェア会社となった。TPGは我々の成長を支援してくれる存在であり、力強く思っている」とTPGは、ウインドリバーの支援者という位置づけで、ビジネスへの向き合い方自体に大きな変更がないことを強調した。実際に、CEOであるJim Douglas氏は、買収前から同職に就いており、ギャレット氏自身も約20年にわたって同社に勤務するなど、体制自体の大きな変更もなく、これまでやってきたビジネスを実直に拡大していく、という流れが出来上がっている。

しかし、その一方で市場環境には変化が訪れている。IoTの普及である。「医療機器や発電プラント、産業機器など、絶対に障害を起こせないクリティカルインフラ分野のビジネスは、これまでは固定的な単一の目的を持ったシステムが個々別々に稼働しており、サプライチェーンもそれに基づいた構成となっていた。ビジネスのモデルも、機器ベンダやシステムを構築し、それを顧客に提供する、というものが大半であったが、IoTの普及により、拡張性のあるシステム構築が求められるようになってきており、これまでの延長線上では対応が難しく、新たなシステムの構築方法、インフラの作り方そのものが求められるようになってきた」(同)という状況であり、産業分野でもIT分野で導入が進んでいるSoftware Defined xx(SDx)の考え方の下、開発を行う必要性が生じていることを強調。ウインドリバーとしても、将来に向けた重点ポイントとして、SDxを考えているとする。

そうした変化が実現されるにはある程度の期間と段階が必要となる。現時点を同社はデバイス-デバイス、デバイス-クラウドといった何かと何かがつながる段階で、それを「HORIZON 0」のステップと表現。そしてこれからのステップが、インテリジェンスをクラウドに置くのか、エッジに置くのか、といったユーザーが必要とする場所にインテリジェンスを搭載できるという段階の「HORIZON 1」。これが実現できて初めて、ハードウェアとソフトウェアを切り離し、柔軟性のあるアーキテクチャであるSDxの構築ができるようになる「HORIZON 2」へと到達することができる。その後、SDxの世界に人工知能(AI)を加えることで、それが今見えている最終段階の「HORIZON 3」となる。「我々がSDxの活用に向けて現在注力しているのが、パフォーマンスと安全性の両方が必要とされているクリティカルインフラ領域」(同)だという。

また、AIによる自動化も、将来的には自律化へと発展する。産業ロボット1つとっても、現在の産業ロボットは1つのタスクに最適化することでパフォーマンスを出している。しかし、近年のトレンドは、囲いなどをしない状態で、人間とロボットがともに作業できる協働ロボットの活用であり、そのためには安全性を担保する必要がある。そして、この取り組みが進んでいけば、ロボットが単体で独立して考え、自律的に複数の行動をこなす完全自律化へと発展していくこととなる。その時、ソフトウェアに必要となるのはロボットのコントロール(制御)をどうするのか、ではなく、運用の管理をどのようにするかといった考えであり、そのためにウインドリバーは以下にあげる5つの技術をキーテクノロジーとして開発投資を行なっているとする。

System Partitioning
Workload Consolidation
IT Scalability / OT Integrity
Machine Learing
Fluid Computing

○5つのキーテクノロジーでIoT市場での成長を狙う

1つ目のSystem Partitioningは、システムの完全性を担保するための技術。将来的には、個々のアプリがそれぞれに異なる安全性の担保の方法が適用され、それらが連携していくことが想定されている。同社では、仮想化を中心としてフォーカスしていくとする。

2つ目のWorkload Consolidationには2つの技術が考えられるという。1つは共通プラットフォームに対し、物理的に分かれたデバイスを統合させる手法で、自動車や航空機のアビオニクスの分野で仮想化技術として採用されている方法だという。もう1つは、ITとOTを近づける形での統合。クラウドからエッジへ、エッジからクラウドへとワークロードを柔軟に移行することが求められる手法であり、管理性や拡張性を重視する必要があるとする。

3つ目のIT Scalability / OT Integrityだが、従来、産業分野の多くは、それぞれの要件に応じる形でカスタマイズが施されたインフラを活用してきた。往々にして、カスタマイズされたハードウェアのうえに、カスタマイズされたソフトウェアが載り、その上でカスタマイズされたアプリケーションが動く、という状態で、新たに世代交代をさせようと思うと、世代ごとに実装をやり直す必要があり、柔軟性や開発容易性、短TAT化といった課題があった。これがITの分野のように、汎用型コンピューティングを活用することで、ハードウェアを切り離した形でアプリケーションを活用することができ、結果として、素早いイノベーションの創出と、テクノロジーの発展の両方の恩恵を受けることができるようになるという。

4つ目のMachine Learing(ML:機械学習)。いわゆる組み込みAIの分野だが、従来の組み込みシステムは、まずはハードウェアありきで開発が行なわれてきた。しかし、本格的にMLを活用するためには、それと真逆のアプローチを取る必要があるとする。具体的には、最初に解決すべき課題を明確化し、それを解決するにあたってベストなソリューションはなにか、MLの最適なフレームワークは何かを検討する必要があるとする。特に近年は、ニューラルネットワーク1つとっても、さまざまな種類のものが登場しているほか、アクセラレータもGPUのほか、FPGAやASICなど、多岐にわたる状況であり、「だからこそ、再利用性の高い演算プラットフォームが必要になる」と同社では汎用型コンピューティングプラットフォームの活用の重要性を強調する。

そして5つ目のFluid Computing。4つ目のMLまでは、これまでも同社が、何かにつれて語ってきたこと、もしくはその延長線上にある話であったが、同社がこの技術トレンドに触れることは、ほとんどなかった。要は、コンピューティングの歴史としては、メインフレームの中央集約型から、PCの登場による分散型への移行、そしてモバイル機器とクラウドの登場による再び中央集約型へのシフトとなり、IoTではどうなるか、を考える必要がある、ということとなる。この流れに従うわけではないが、最近のIoTのトレンドは、リアルタイム性が重視されるシステムを中心に、データセンターにデータを送って、処理をしていたのでは間に合わないので、エッジ側にインテリジェント性を持たせて処理をする、という分散型を志向する向きがあるが、同社としては、すべてがすべて、そういうわけではなく、MLの能力を活用するためには、エッジからクラウド、クラウドからエッジまでの一連のスキームにおいて、すべてを安全性を担保した状態で接続する必要があるとする。また、それができるのがウインドリバーであり、かつそれにより、カスタマが望むポイントでMLを活用できる枠組みを構築できるようになるとした。

なお、「ウインドリバーは、VxWorksやLinuxといったOSで知られるが、近年はポートフォリオの拡大を進め、IoT構築を支援するTitanium CloudやOTAアップデートを支援するHelix edge sync、フルシステムシミュレーションを可能とするSimics、IoT機器などのライフサイクルを通して管理できるHelix Device Cloudなど、さまざまなIoTに関連するソリューションを提供してきている」と同氏が説明するように、同社は近年、産業/IoT分野にITの概念を取り入れる取り組みを中心に、ポートフォリオの拡充を図ってきた。「IoTの発展に伴い、我々のカスタマも、従来の機器ベンダだけではなく、サービスプロバイダなどに広がっている。そうした企業は産業分野に対する知見が不十分なことも多い。そうした企業が、IoTを武器に、そうした分野に参入し活躍することを支援する準備が我々にはある」(同)とのことで、新生ウインドリバーとしても、IoTの産業分野での活用拡大を背景に、事業の拡大を計っていきたいとしていた。
(小林行雄)

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